Ruolo e principali responsabilità dell’AI Solution Architect

03.01.2023
Ruolo e principali responsabilità dell’AI Solution Architect

AI Solution Architect: ruolo e principali responsabilità

L’AI Solution Architect si occupa di sviluppare soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale che possono migliorare i processi di business, i sistemi aziendali e, in generale, il workflow1.

In particolare, l'AI Solution Architect è responsabile, a livello organizzativo, della definizione, della progettazione e in parte anche della realizzazione di soluzioni tecnologiche che sfruttano l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) e che favoriscono la produttività.

Tra le sue responsabilità ricordiamo:

  • La valutazione delle esigenze aziendali e lo sviluppo di una strategia coerente con gli obiettivi di business;
  • L’analisi dei requisiti e delle specifiche funzionali delle soluzioni da implementare e la loro traduzione in requisiti di sistema completi e fattibili;
  • Lo studio di fattibilità e l’analisi dei rischi;
  • L’integrazione e la programmazione di sistemi di AI che risolvano specifici problemi aziendali;
  • Il continuo controllo di questi sistemi, al fine di identificare criticità e margini di miglioramento.

Per svolgere al meglio le proprie mansioni, l’AI Solution Architect può porsi le seguenti domande:

  • Come posso utilizzare l’Intelligenza Artificiale al fine di risolvere un preciso problema aziendale?
  • Quale framework o piattaforma risulta più adatto a risolvere tale problema?
  • Come apparirà l’applicazione finale? Da quali moduli sarà composta? Come interagiranno tra loro questi moduli?
  • Quali potranno essere le evoluzioni future?

Formazione, hard skill e soft skill di un AI Solution Architect

Solitamente, un AI Solution Architect possiede una laurea in discipline STEM, quali Informatica o Ingegneria Informatica.
A completamento del percorso accademico, è possibile frequentare un master in AI. Può altresì essere utile ottenere certificazioni che attestino competenze in ambiti specifici (Data Science, per esempio).

Tra le numerose hard skill generalmente possedute dall’AI Solution Architect, ricordiamo le conoscenze relative a:

  • Machine Learning (ML). Il Machine Learning riguarda la creazione di algoritmi in grado di “apprendere” attraverso l’esperienza, per migliorare le prestazioni future;
  • Programmazione di applicazioni che sfruttano l’AI. Gli AI Solution Architect sono chiamati principalmente a creare nuove applicazioni che utilizzano gli algoritmi di Intelligenza Artificiale (ne rappresenta un esempio il chatbot ChatGPT, Chat Generative Pre-Trained Transformer). Sono necessarie dunque conoscenze avanzate di programmazione (tra i linguaggi più utilizzati vi è Phyton) e conoscenze di base delle Application Programming Interfaces (API) pertinenti;
  • Programmazione neurolinguistica (PNL). Un metodo di comunicazione che, attraverso la trasformazione di dati non strutturati (come testo e parlato) in dati strutturati (come database relazionali), ha come obiettivo quello di far dialogare esseri umani e macchine;
  • AI Integration. In ambito aziendale, l’AI Solution Architect può occuparsi anche dell'integrazione tra AI e infrastruttura informatica complessiva. Esempi di integrazione sono le applicazioni chatbot.

Infine, all'AI Solution Architect può risultare utile possedere le seguenti soft skill2:

  • Buone doti comunicative;
  • Ottime capacità organizzative;
  • Capacità di ascolto;
  • Spirito collaborativo;
  • Pensiero analitico;
  • Curiosità;
  • Flessibilità;
  • Adattabilità.
 

Fonti

1. Così si formano 12 solution architect, avvenire.it
2. Perché il solution architect non è (solo) un presale, aruba.it

Benvenuto.